# Comment poser des questions de suivi qui creusent plus loin?

Date: 2024-09-27 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/questions-de-suivi-qui-creusent/

**Answer:** Posez des questions sur la réponse que vous venez d’obtenir, pas sur le sujet en général : pourquoi c’est vrai, quelles preuves l’appuient, quoi d’autre pourrait l’expliquer et ce qui vous ferait changer d’avis. Une méthode structurée comme les cinq pourquoi transforme un robot conversationnel, de machine à réponses, en partenaire de réflexion qui vous aide à remonter à la cause d’un problème.

La première réponse d’un robot conversationnel est habituellement la réponse la plus courante à la question telle qu’elle a été posée. C’est souvent suffisant. Mais quand vous essayez de comprendre un problème, la réponse courante est un point de départ, et l’idée utile se trouve deux ou trois questions plus loin. Les questions de suivi sont le moyen d’y arriver.

*ChatGPT : Le Guide Pour Débutant* recommande de travailler par rondes : commencez large, lisez la réponse, puis précisez, clarifiez ou ajoutez du contexte, et reposez la question. Le prompt itératif améliore habituellement la *réponse*. Creuser plus loin améliore votre *compréhension* : chaque nouvelle question vise un énoncé précis de la dernière réponse et demande ce qu’il y a en dessous.

## Quatre types de questions de suivi qui vont plus loin

La plupart des questions de suivi faibles sont des variantes de « dis-m’en plus », qui produit une version plus longue de la même réponse. Ces quatre types poussent chacun dans une direction différente :

| Type | Ce qu’il fait | Exemple |
|---|---|---|
| Pourquoi | Passe d’un symptôme à une cause | « Pourquoi est-ce que ça arriverait dans un petit commerce en particulier? » |
| Preuve | Vérifie si une affirmation tient la route | « Qu’est-ce que je verrais dans mes données de ventes si c’était vrai? » |
| Autre explication | Ouvre d’autres explications | « Qu’est-ce qui d’autre pourrait produire la même tendance? » |
| Conséquence | Vérifie ce qui en découle | « Si c’est la cause, qu’est-ce qui devrait changer quand je la corrige? » |

La question « pourquoi » est au cœur d’une méthode bien connue du monde manufacturier, les cinq pourquoi. Elle a été mise au point par Sakichi Toyoda et a été intégrée à la formation en résolution de problèmes du système de production de Toyota. Vous énoncez un problème, demandez pourquoi il se produit, puis demandez pourquoi à propos de cette réponse, et ainsi de suite. Cinq rondes, c’est une règle empirique, pas une loi. Le but est d’atteindre une cause sur laquelle vous pouvez réellement agir, qui est habituellement un processus absent ou qui ne fonctionne pas.

## Un exemple concret : un café dont les ventes du midi baissent

Ici, une IA joue le rôle d’animatrice. Son travail est de vous questionner, parce que c’est vous qui détenez les faits sur votre entreprise, pas elle. Les réponses sont résumées et données à titre d’exemple.

```prompt
Agis comme animateur d’une analyse des cinq pourquoi. Mon problème : les ventes du midi en semaine à mon café ont baissé d’environ 20 % en trois mois. Pose-moi une seule question « pourquoi » à la fois, à partir de ma dernière réponse. Ne suggère pas de solutions avant qu’on arrive à une cause sur laquelle je peux agir. Si ma réponse est une supposition, demande-moi comment je pourrais la vérifier.
```

**Pourquoi 1.** L’IA demande pourquoi moins de gens achètent leur dîner. La propriétaire répond que les habitués de l’immeuble de bureaux d’à côté viennent moins souvent.

**Pourquoi 2.** Pourquoi viennent-ils moins? La propriétaire pense que c’est peut-être la nouvelle sandwicherie du coin. L’IA note qu’il s’agit d’une supposition et lui demande comment elle pourrait la vérifier. Elle se rend compte qu’elle n’a demandé à personne.

Le lendemain, elle interroge trois habitués et revient avec une autre réponse : ils aiment toujours le café, mais l’attente à midi est devenue trop longue pour une pause de 30 minutes.

**Pourquoi 3.** Pourquoi l’attente s’est-elle allongée? Depuis l’été, tous les sandwichs chauds sont préparés à la commande, et le menu s’est agrandi.

**Pourquoi 4.** Pourquoi cela ralentit-il le service à midi? Une seule personne s’occupe du presse-sandwich et de la caisse en même temps pendant le coup de feu.

**Pourquoi 5.** Pourquoi une seule personne fait-elle les deux? L’horaire a été établi avant le changement de menu, et personne ne l’a revu.

La cause profonde n’est pas le concurrent. C’est un horaire du personnel qui ne correspond plus au menu, ce qu’elle peut tester la semaine prochaine en ajoutant une deuxième personne de 11 h 45 à 13 h 15, ou en offrant quelques options préparées d’avance à midi.

Deux moments de cette conversation ont fait le vrai travail : l’IA qui signale une supposition, et la propriétaire qui quitte le clavardage pour aller chercher un fait. Un robot conversationnel peut structurer le questionnement, mais il ne peut pas savoir ce que pensent vos clients.

> **À essayer :** choisissez un petit problème réel, au travail ou à la maison, collez le prompt d’animation ci-dessus avec votre propre problème et répondez honnêtement. Chaque fois que vous répondez par « probablement » ou « je pense », arrêtez-vous et vérifiez avant le pourquoi suivant.

## Attention aux angles morts de la méthode

Les cinq pourquoi ont des critiques bien connus, et leurs arguments s’appliquent quand vous utilisez la méthode avec l’IA. On a tendance à s’arrêter à un symptôme plutôt qu’à une cause. On a aussi tendance à chercher une seule cause profonde quand plusieurs y contribuent. Vous pouvez contrer ces deux pièges par des questions de suivi : « Est-ce encore le symptôme d’autre chose? » et « Quelles autres causes pourraient contribuer en même temps? » Pour les problèmes enchevêtrés aux causes multiples, un diagramme ramifié comme le diagramme en arête de poisson, qui présente plusieurs causes côte à côte, fonctionne mieux qu’une chaîne unique.

## Comment savoir quand arrêter de poser des questions?

Arrêtez-vous quand la dernière réponse pointe vers quelque chose que vous pouvez changer et tester. « Les clients sont occupés » ne mène à aucune action; « le quart du midi a une seule personne pour deux tâches », oui. Si un pourquoi de plus vous mène à des causes hors de votre contrôle, comme l’économie ou la météo, vous êtes allé un pas trop loin : revenez à la dernière réponse sur laquelle vous pouvez agir.

Arrêtez-vous aussi quand les réponses cessent d’être des faits. Si vous devinez à répétition, la conversation a dépassé ce que vous savez. C’est le moment de quitter le clavardage pour recueillir de l’information, puis d’y revenir avec elle.

Enfin, arrêtez-vous quand les réponses commencent à se répéter en d’autres mots. Un modèle continuera volontiers à produire sans fin des couches « plus profondes » plausibles, parce que produire du texte plausible, c’est ce qu’il fait. La profondeur vient de vos faits, pas du nombre de questions. Trois bons pourquoi appuyés par des preuves valent mieux que sept bâtis sur des suppositions.

## Sources

- A Beginner's Guide to ChatGPT: https://www.amazon.com/dp/B0BZRRPXZW
- Five whys (revision of 23 May 2024): https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Five_whys&oldid=1225355214